L'intelligence artificielle au sein des services marketing

1.2.3.5 Les outils marketing majeurs

On évoque bien souvent les Marketing intelligent systems dans l'utilisation d'outils au sein des services marketing et sont utilisés à des fins d'accompagnement et non de remplacement dans l'éxécution de tâches simples. Cette technique est une avancée majeure dans sa découverte en ce qu'elle est considérée comme similaire au cerveau humain dans ses techniques de réflexion, constatée lors de l'observation des réponses apportées par ces systèmes utilisant la technique heuristique, celle à l'origine de la réflexion au sein du cerveau humain⁷⁰.

Ces systèmes autonomes sont automatisés et développent une intelligence bientôt à même de réaliser des tâches complexes sans intervention de l'humain au sein du processus d'éxécution, ce dernier sera ainsi considéré comme un simple agent de maintenance pour lui.

Connus par le grand public notamment pour son assistance technique sous différentes formes aujourd'hui, les agents conversationnels, également appelés chatbots ou bots : ils ont pourtant été conçus pour la première fois par Joseph Weizenbaum en 1966 avec Eliza comme un assistant psychologique dont les capacités limitées ne prétendaient pas à un tel avenir. En effet, ce dernier n'était pas encore capable de répondre mais uniquement de lancer des alertes et le plus souvent sous forme de questionnement, comme des relances ou notifications.

⁷⁰ E.W.T. Ngai, S. Peng, Paul Alexander, Karen K.L. Moon, Decision support and intelligent systems in the textile and apparel supply chain: An academic review of research articles, Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 1, 2014, Pages 81-91, ISSN 0957-4174

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Figure 6 : EXEMPLE D'UNE CONVERSATION AVEC L'OUTIL CONVERSATIONNEL ELIZA,1964 - 1966

Ces derniers, malgré leur aspect reconnu comme trop mécanique et ayant encore une efficacité discutable pour certains (on le voit par exemple avec quelques-uns des bots sur Fa-cebook), possèdent des qualités indéniables en matière d'information pour les consommateurs ou clients lors de la phase précédent l'achat et particulièrement dans un contexte multicanal (Poncin et Mimoun, 2011)⁷¹.

D'ailleurs, ces mêmes clients acceptent pour une majorité l'idée d'utiliser cet outil marketing dans leur quotidien, à des fins de rapidité de réponse et de qualité de service (Jour-

⁷¹ Poncin, I. & Ben Mimoun, M. (2011). Coexistence et complémentarité entre vendeur virtuel ubiquitaire et vendeurs réels. Gestion 2000, volume 28, (5), 31-46. doi:10.3917/g2000.285.0031.

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dain, 2017)⁷². Pour preuve, « 63% des 18-65 ans envisagent d'utiliser un chatbot pour dialoguer avec une entreprise » (Iadvize, 2016).

BNP Paribas avec son outil intelligent et en partenariat avec Criteo fait état d'un avancement fort en matière d'agent conversationnel et ces derniers investissent fortement dans le développement de cette technologie pour dialoguer à la fois en interne avec ses salariés mais aussi avec ses clients et la relation avec ces derniers. Ils suivent également de près le développement d'agents conversationnels à interface vocale comme Smartly.ai.

Figure 7 : IADVIZE, ETUDE SUR LE COMPORTEMENT DES UTILISATEURS DE CHATBOTS, 2016

⁷² Camille Jourdain (4 octobre 2017). Réflexions autour de la combinaison Artificielle et Marketing. France

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Mais ces robots en ligne n'ont pas seulement des qualités conversationnelles, ils permettent également de simplifier le parcours d'achat des clients pour augmenter les conversions à l'étape finale du parcours d'achat : que ce soit pour le cas français avec ceux d'Auchan et Leclerc pour le vin, ou bien celui de Engie.

Ils permettent également de simplifier les tâches et d'augmenter la productivité des salariés au sein même des entreprises : l'exemple du Crédit Mutuel démontre qu'avec sa technologie de scannage des mails, une intelligence permet d'automatiser certaines réponses et ainsi d'augmenter de 60% l'efficacité des salariés⁷³. Il faut ainsi « intégrer l'IA au départ du parcours client et non pas pendant » comme le sait si bien Jean-Philippe Desbiolles, en charge de la promotion de l'outil Watson produit par IBM. Il démontre également que grâce à l'outil d'IBM, « seulement 40% des questions sont répondues par des humains » sur la plateforme conversationnelle de la banque innovante Orange Bank, nouveau produit de l'entreprise française dont les qualités disruptives sont mises en avant cette année.

Ces derniers sont accessibles depuis Facebook Messenger et délivrent également de précieuses données pour les marketeurs online : en effet, les données récoltées sur Messenger sont accessibles pour renforcer le ciblage publicitaire sur Facebook Advertising (Facebook Ads) et offrent aux entreprises des opportunités plus que conséquentes en matière de précision du ciblage et du profilage des utilisateurs.

Il existe bien évidemment d'autres formes d'agents, que ce soit en interne au sein des entreprises ou bien sur les sites internet : on pourrait citer la plateforme Intercom qui permet à la fois de gérer des conversations avec les visiteurs, mais aussi de définir des réponses automatiques et de procéder à du mailing groupé (que ce soit des newsletters ou de simples courriers d'information).

A la différence des proches Marketing Intelligent Systems, les Marketing Decision Support Systems (MkDSs) : « sont des systèmes informatiques destinés à aider les décideurs à

⁷³ Stéphane Mallard, Jean-Philippe Desbiolles, Anne-Laure Barcori (Juin 2018), Forum IA Summit, INSEEC Lyon.

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utiliser des données et des modèles pour identifier et résoudre des problèmes » (Rauscher, 1999) 74 ; rapporté au marketing, l'utilisation de ces derniers pourront produire des informations concernant le cycle de vie d'un produit et son état actuel⁷⁵, à partir de données émanant de l'historique des ventes et des fiches produit.

Des opportunités sont offertes par les nouvelles technologies mobiles, comme la technologie RFID, utilisées dans certains festivals par le support bracelet ou encore le cloud com-puting⁷⁶.

Le knowledge based systems⁷⁷ est fondé sur des règles préconçues en amont au sein de la technologie (Mahapatra et Lai, 1997)⁷⁸ ce système (Laudon & Laudon, 2002⁷⁹ ; Wiig, 1994⁸⁰) permet une prise de décision rapide et efficace grâce à son expertise en matière de data et sa connaissance en matière de couplage de données. Il est guidé par un assistant qui retranscrit les informations et questions en réponses concises. Mais cet usage n'est que très spécifique en ce qu'il ne concerne que des problèmes de l'ordre du Management et particulièrement des tâches souvent automatisées ou bien nécessitant peu d'intermédiaires comme les contrats par exemple (Narayanan, Olson, & Jayaraman, 1994) ^81.

⁷⁴ E.W.T. Ngai, S. Peng, Paul Alexander, Karen K.L. Moon, Decision support and intelligent systems in the textile and apparel supply chain: An academic review of research articles, Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 1, 2014, Pages 81-91, ISSN 0957-4174

⁷⁵ Chandra S. Amaravadi, Subhashish Samaddar, Siddhartha Dutta, (1995) "Intelligent marketing information systems: computerized intelligence for marketing decision making", Marketing Intelligence & Planning, Vol. 13 Issue: 2, pp.4-13

⁷⁶ E.W.T. Ngai, S. Peng, Paul Alexander, Karen K.L. Moon, Decision support and intelligent systems in the textile and apparel supply chain: An academic review of research articles, Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 1, 2014, Pages 81-91, ISSN 0957-4174

⁷⁷ E.W.T. Ngai, S. Peng, Paul Alexander, Karen K.L. Moon, Decision support and intelligent systems in the textile and apparel supply chain: An academic review of research articles, Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 1, 2014, Pages 81-91, ISSN 0957-4174

⁷⁸ Vincent S. Lai, Radha K. Mahapatra, Exploring the research in information technology implementation, Information & Management, Volume 32, Issue 4,1997, Pages 187-201, ISSN 0378-7206

⁷⁹ K. C. & J. P. Laudon (2002). Essential of management information systems (5th ed.). Englewood cliffs, NJ: Prentice Hall

⁸⁰ K. M. Wiig (1994). Knowledge management, the central management focus for intelligent-acting organization. Arlington: Schema Press.

⁸¹ E.W.T. Ngai, S. Peng, Paul Alexander, Karen K.L. Moon, Decision support and intelligent systems in the textile and apparel supply chain: An academic review of research articles, Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 1, 2014, Pages 81-91, ISSN 0957-4174

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L'approche « hypercube »⁸² est le pilier des systèmes experts (Expert Systems) apprenants qui permet « d'expliquer et de décrire à partir des observations, ou des données telles qu'elles sont collectées, les règles décrivant ces phénomènes ». D'abord appliqué à l'industrie, cette dernière est désormais utilisée dans les services marketing, elle permet d'appréhender l'entièreté des données et sous plusieurs dimensions : nature de l'information, sa provenance technologique et l'historique de l'information. Elle est d'ailleurs illustrée avec l'exemple d'une entreprise de télécommunication où la rétention est particulièrement contrôlée et ajustée grâce à ce système.

Résoudre des problèmes nécessitant le traitement d'informations approximatives, incertaines et insuffisantes (Kablan, 2009) ⁸³ est désormais possible grâce à la logique flou (fuzzy logic). Cette logique sera développée et argumentée dans un prochain point rapporté au marketing.

Il existe d'autres outils de surveillance et d'alerte dans les industries comme notamment ceux utilisant la mécatronique (Dirican, 2015)⁸⁴. C'est un terme utilisé historiquement depuis les années 60 au Japon et concerne une technique intelligente dans le process marketing de manufacture de produits et leur design. Il confond l'automation et la mécanique électronique.

Ces outils et approches ont démontré des bienfaits majeurs dans la productivité au sein des entreprises et notamment quant à l'approche que ces derniers avaient sur des consommateurs ou clients et particulièrement dans le domaine prédictif grâce notamment à l'industrie mais aussi dans l'élaboration stratégique au sein même des entreprises.

⁸² Augustin Huret, Jean-Michel Huet, « L'intelligence artificielle au service du marketing », L'Expansion Management Review 2012/3 (N° 146), p. 18-26. DOI 10.3917/emr.146.0018.

⁸³ E.W.T. Ngai, S. Peng, Paul Alexander, Karen K.L. Moon, Decision support and intelligent systems in the textile and apparel supply chain: An academic review of research articles, Expert Systems with Applications, Volume 41, Issue 1, 2014, Pages 81-91, ISSN 0957-4174

⁸⁴ Cüneyt Dirican, The Impacts of Robotics, Artificial Intelligence on Business and Economics, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 195, (2015), Pages 564-573, ISSN 1877-0428

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